Thương mại có chủ đích được tối ưu hóa cho hiệu quả. Các doanh nghiệp nhỏ sẽ gánh chịu rủi ro gian lận.

Bởi Stephanie O’Connor, Wind River Payments.

Lớp trí tuệ cho các chuyên gia fintech tự suy nghĩ.

Thông tin nguồn chính. Phân tích gốc. Các bài viết đóng góp từ những người định hình ngành công nghiệp.

Được tin cậy bởi các chuyên gia tại JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna và nhiều hơn nữa.

Tham gia Vòng tròn Rõ ràng Hàng tuần của FinTech →

Các công cụ gian lận được thiết kế dựa trên cách mọi người thường mua sắm: cách họ di chuyển qua một trang web, thời gian họ dành để duyệt và những gì họ thay đổi trước khi nhấn mua. Những tín hiệu đó thường xác định xem một giao dịch có hợp lệ hay không.

Hệ thống gian lận hiện đại đã có khả năng nhận diện hành vi bot truyền thống. Thách thức với thương mại có chủ đích là khác biệt. Các tác nhân AI có thể được huấn luyện để bắt chước các mẫu hành vi của con người đủ gần để những tín hiệu đó trở nên khó phân biệt hơn so với người mua hàng.

Ngay cả khi hệ thống gian lận hoạt động như dự định, các vấn đề riêng biệt vẫn xuất hiện khi AI bắt đầu đưa ra quyết định mua hàng.

Các tác nhân AI thường được xây dựng để tối ưu hóa về giá và tốc độ. Chúng không dừng lại để đặt câu hỏi như những gì con người có thể, chẳng hạn như một mức giá có vẻ hơi thấp, một người bán không phải là nhà bán lẻ được ủy quyền, hoặc một danh sách không hoàn toàn phù hợp với thương hiệu. Chúng thực thi các hướng dẫn. Hiệu quả đó có thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, nhưng cũng loại bỏ các lớp lọc rủi ro không chính thức mà con người tự nhiên áp dụng.

Tối ưu hóa giá đặt áp lực ngay lập tức lên các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Nếu một tác nhân được hướng dẫn “mua X dưới $Y,” người bán có giá thấp nhất sẽ thắng. Các nhà sản xuất lớn và nhà điều hành thị trường có khối lượng cao được cấu trúc để cạnh tranh về giá. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa cạnh tranh dựa trên dịch vụ, chuyên môn và lòng tin của khách hàng. Mua tự động làm yếu đi những lợi thế đó.

Các danh sách giả mạo cũng trở thành cơ hội tối ưu hóa máy móc. Trong khi một người mua hàng nhận ra rằng một sản phẩm giảm giá sâu trông đáng ngờ, thì một tác nhân AI sẽ không, trừ khi nó đã được lập trình rõ ràng để đánh giá tính hợp pháp của thương hiệu và các mẫu giá cả. Người bán hàng giả không cần phải định giá quá thấp so với thị trường để chiến thắng. Ngay cả những mức giảm nhẹ cũng đủ để chiếm lĩnh các giao dịch tự động.

Các tên miền và trang web giả mạo còn tăng thêm rủi ro. Nếu các tác nhân tự động giao dịch, chúng phải đánh giá xem một trang web có hợp pháp hay không. Một trang web sao chép có thể chặn các đơn hàng tự động trước khi người tiêu dùng nhận ra có vấn đề. Thiệt hại về uy tín sẽ rơi vào thương nhân thực sự. Các doanh nghiệp nhỏ thường thiếu các công cụ giám sát và nguồn lực bảo mật mà các doanh nghiệp lớn sử dụng để phát hiện và chấm dứt việc giả mạo nhanh chóng.

Từ lớp thanh toán, chúng ta thấy tốc độ lộ diện khi hành vi giao dịch thay đổi. Các mô hình hoàn tiền, điểm gian lận và quy trình tranh chấp được thiết kế dựa trên hành vi mua hàng của con người. Nếu các giao dịch do AI thúc đẩy làm tăng các tranh chấp về hàng giả hoặc yêu cầu mua hàng trái phép, các doanh nghiệp nhỏ và vừa sẽ gánh chịu tác động tài chính đầu tiên.

Ngay cả khi việc chấp nhận của người tiêu dùng diễn ra từ từ, các quyết định về hạ tầng đang diễn ra ngay bây giờ. Các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán và phần mềm cần điều chỉnh các mô hình rủi ro trước khi mua tự động mở rộng quy mô.

Điều đó có nghĩa là:

* Cập nhật các mô hình gian lận để tính đến hành vi do máy dẫn dắt
* Thực hiện các tiêu chuẩn xác minh thương nhân có thể đọc được bằng máy
* Giám sát các trang web sao chép hoặc giống hệt
* Làm rõ trách nhiệm pháp lý và xử lý tranh chấp cho các giao dịch do AI khởi xướng

Thương mại do AI thúc đẩy có thể hiệu quả hơn. Nhưng nếu không có những thay đổi ở cấp hạ tầng, nó cũng sẽ chuyển hướng rủi ro gian lận và áp lực giá cả lên các đối tượng nhỏ nhất trên thị trường.

Nếu người mua thay đổi, các mô hình rủi ro và khung trách nhiệm pháp lý cũng phải thay đổi theo.

Về tác giả

Stephanie O’Connor là Giám đốc Vận hành và Trải nghiệm Thương nhân tại Wind River Payments, nơi cô dẫn dắt một nhóm quản lý mối quan hệ làm việc trực tiếp với khách hàng để giúp họ điều hướng các phức tạp của thanh toán hiện đại — từ xử lý giao dịch đến phòng chống gian lận và trải nghiệm khách hàng. Cô mang hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong ngành dịch vụ tài chính, làm việc chặt chẽ với các thương nhân và đối tác thanh toán.